百度 AI Studio 使用指南 如何快速安装环境，pip 安装的持久化以及tensorflow和pytorch的安装

本文主要是为了解决每次重新登录飞桨平台都需要重新安装环境的问题

1.我主要用的是pytorch，这里也用pytorch为例子，tensorflow的不赘述，以下安装都是在终端实现，notebook安装torch会报错

2.pip 下载时如果速度过慢（ps，不建议使用conda 安装模块），考虑更换源（清华源为例），

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3.不论是pip安装单个包，还是某个github的pip install -e 安装一系列依赖关系的包，下列方法都有效

4.官方给出的sys.path.append（）,会有一个问题，除非你一直在notebook中跑代码，不然需要在对应py文件加入 import sys，sys.append（）的代码，非常麻烦

5.在此之前，我也尝试过conda移植环境（pip安装的包不会被移植，而有些github的库里面的安装必须pip安装，才能保证依赖关系不会有问题），效果很差

6.正式开始：

   6.1 登入的默认环境是百度的环境，这个没有关系，没必要重新用第一行代码建立新环境，以免原来里面的环境很多包需要重复下载

1 python -m venv MyApp

    6.2 正常pip 安装你想要的包，或者是tensorflow和torch（pytorch可以直接采用飞桨上面的公开数据集，导入自己项目，重命名即可直接安装），安装完毕后，执行

pip freeze > requirements.txt

6.3然后将安装的包保存到文件夹(名字任意起，如packages)里，requirement.txt和packages要放在在work目录下，断开连接也不会被清除(ps：如果你之前以及下载了torch和torchvision的whl文件，并且放到了packages文件夹下，可以手动删除掉requirement.txt中的这两行torch 和torchvision版本的说明，免得重新下载浪费时间，但是6.4中的requirement.txt是需要包含这两行的)，这一步一般比较慢，但是只需要执行一次

pip download -r requirements.txt -d packages   

6.4 下次重新登陆后：

pip install --no-index --ignore-installed  --find-links=/home/aistudio/work/package/ -r requirement.txt  

ok了，只需要两三分钟，环境就恢复好了

参考文章：

通过清华镜像源加速下载pytorch——(pip版本)

python pip 环境移植